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[发明专利]训练用于放射疗法的人工智能模型-CN202180084813.1在审
发明人： S·巴西里;M·哈卡拉;E·屈塞拉;E·切兹勒 -专利权人：西门子医疗国际股份有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G16H20/40 文献下载
摘要：本文公开了使用强化学习技术来迭代地训练人工智能模型的系统和方法。随着每次迭代，当指示人工智能模型的探索和开发训练的可能性的ε值满足阈值时，训练代理应用对应于与先前执行的放射疗法治疗相关联的放射疗法治疗属性的随机放射疗法治疗属性。当ε值不满足阈值时，代理使用现有策略生成(242)第一预测放射疗法治疗属性，并且使用预定义模型生成(244)第二预测放射疗法治疗属性。代理应用(246)第一预测放射疗法治疗属性或第二预测放射疗法治疗属性中与更高奖励相关联的一个预测放射疗法治疗属性。代理迭代地重复(248)训练人工智能模型，直到现有策略满足准确度阈值。
训练用于放射疗法人工智能模型

[发明专利]用于放射疗法的神经网络校准-CN202180084452.0在审
发明人： M·哈卡拉;E·屈塞拉;E·切兹勒;S·巴西里 -专利权人：西门子医疗国际股份有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G16H20/40 文献下载
摘要：本文公开了用于识别患者的放射疗法治疗数据的系统和方法。处理器访问(210)基于第一组数据训练的神经网络，该第一组数据从在一个或多个第一放射治疗机处接受治疗的第一组患者的特征值中生成。处理器使用第二组数据执行(220)神经网络，该第二组数据包括在一个或多个第二放射治疗机处接受治疗的第二组患者的特征值。处理器基于第二组数据使用神经网络的输出来执行(230)校准模型，以输出校准值。处理器使用第一患者的一组特征来执行(240)神经网络，以输出与第一治疗属性相关联的第一置信度分数。然后，处理器根据校准值调整(250)第一置信度分数，以预测第一治疗属性。
用于放射疗法神经网络校准

[发明专利]向患者递送治疗性辐射的方法和装置-CN202180065372.0在审
发明人： M·哈卡拉;E·屈塞拉;E·切兹勒;S·巴西里 -专利权人：西门子医疗国际股份有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： A61N5/10 文献下载
摘要：这些教导有助于在辐射处理阶段期间利用具有移动辐射源(115)的辐射处理平台(114)并且使用经优化的辐射处理计划(113)以支持对患者(104)体内的处理靶标(105)进行辐射。这些教导特别规定将辐射处理平台(114)配置为半扇形轨迹布置。然后，这些教导规定以在第一定位的辐射源(115)和在第一位置的处理靶标(105)的等中心(301)开始辐射处理阶段。然后，在辐射处理阶段期间，这些教导规定与从前述第一位置移动等中心(301)同步地从该第一定位移动辐射源(115)。
患者递送治疗辐射方法装置

[发明专利]用于射野几何形状选择的计算机建模-CN202180065231.9在审
发明人： M·哈卡拉;E·屈塞拉;E·切兹勒;S·巴西里 -专利权人：西门子医疗国际股份有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G16H20/40 文献下载
摘要：本文公开了用于标识针对不同患者的放射疗法治疗数据(诸如射野几何形状)的系统(100)和方法(200)。中央服务器(110a)收集患者数据、放射疗法治疗计划数据、临床特定规则以及与患者相关联的其它相关治疗/医疗数据。服务器(110a)然后执行一个或多个机器学习计算机模型(620)以预测与患者的治疗相关联的射野几何变量和权重。使用预测的变量和权重，服务器(110a)执行临床特定的逻辑集，以标识建议的射野几何结构，诸如治疗床/机架角度和/或弧属性。然后，服务器(110a)监控终端用户(例如，医学专业人员)是否修改建议的射野几何形状并相应地训练模型。
用于几何形状选择计算机建模

[发明专利]使用基于知识的模型触发自适应计划的系统和方法-CN201910105850.0有效
发明人： M·I·科德罗·马克思;H·M·拉克索南;E·屈塞拉 -专利权人：瓦里安医疗系统国际股份公司
申请日： 2019-02-01 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：一种设备，其包括：一个或多个输入，其通信地耦合到存储患者的当前治疗计划数据和当前图像的一个或多个介质，所述一个或多个输入被配置为获得所述患者的所述当前治疗计划数据和所述当前图像，其中所述当前治疗计划数据用于供治疗机处理；和重新计划决策处理器，其被配置为至少部分地基于所述当前治疗计划数据、所述当前图像和所述重新计划触发模型来确定重新计划信息，所述重新计划触发模型基于先前治疗计划数据和一个或多个先前图像，其中所述重新计划信息指示关于所述治疗重新计划的推荐；其中所述重新计划决策处理器被配置为输出所述重新计划信息以减轻所述设备的用户人工决定是否需要所述治疗重新计划的负担或者消除此需要。
使用基于知识模型触发自适应计划系统方法

[发明专利]同时优化多个靶标的覆盖率以用于辐射治疗的方法-CN201910107274.3有效
发明人： E·屈塞拉;E·劳科科斯基;S·奥尔里拉;J·诺德;J·佩尔托拉 -专利权人：瓦里安医疗系统国际股份公司
申请日： 2019-02-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G16H20/40 文献下载
摘要：构建成本函数，以便引导优化过程在同时辐射治疗多个靶标时实现所有靶标的类似覆盖率，使得可在计划归一化中使用单个缩放因子来实现所有靶标的所需覆盖率。所述成本函数包括有利于获得所有靶标的类似靶标覆盖率的解决方案的分量，以及有利于逼近每个单独靶标的所述所需靶标覆盖率值的解决方案的分量。所述成本函数包括与实际靶标覆盖率相对于所需靶标覆盖率的亏量有关的最大项，或者可替代地，与实际靶标覆盖率相对于平均靶标覆盖率的偏差以及实际靶标覆盖率相对于所需靶标覆盖率的亏量有关的soft‑max项。
同时优化靶标覆盖率用于辐射治疗方法

[发明专利]便于向患者施用治疗性放射的方法和设备-CN202180039426.6在审
发明人： S·巴西里;E·屈塞拉;E·切兹勒;M·O·哈卡拉 -专利权人：西门子医疗国际股份有限公司
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： A61N5/10 文献下载
摘要：控制电路访问(201、203)患者图像内容以及关于特定放射治疗平台的场几何形状信息。然后，控制电路依据患者图像内容和场几何形状信息两者来生成(205)放射治疗规划的预测三维剂量图。
便于患者施用治疗放射方法设备

[发明专利]用于促进将治疗性放射施加给患者的方法和设备-CN202180041357.2在审
发明人： S·巴西里;E·屈塞拉;E·切兹勒;M·O·哈卡拉 -专利权人：西门子医疗国际股份有限公司
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： A61N5/10 文献下载
摘要：控制电路访问(204)与特定患者的患者几何形状信息对应的信息。然后，控制电路将所述信息与至少一个与所述特定患者无关的变量一起作为输入提供(206)给场几何形状生成器。场几何形状生成器可以包括在条件生成对抗网络(GAN)框架中训练的、作为针对多个不同患者的先前开发的场几何形状解的函数的神经网络。在这种情况下，与特定患者的患者几何形状信息对应的信息可以用作神经网络的条件输入。如此配置，控制电路然后可以使用场几何形状生成器处理(207)前述输入，从而生成用于特定患者的治疗放射递送场几何形状。
用于促进治疗放射施加患者方法设备

[发明专利]在放射治疗计划优化中使用强化学习来定位剂量-体积目标-CN202180034806.0在审
发明人： S·巴西里;E·屈塞拉;E·切兹勒;M·O·哈卡拉 -专利权人：西门子医疗国际股份有限公司
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： A61N5/10 文献下载
摘要：增强学习代理有助于优化放射递送治疗计划。强化学习代理被配置为生成放射递送治疗计划，该放射递送治疗计划可以超过用于训练强化学习代理的一个或多个计划的质量。训练强化学习代理被训练以评估805由优化软件应用输出的放射递送治疗计划，修改807经评估的放射递送治疗计划的一个或多个剂量‑体积目标参数，然后将经修改的放射递送治疗计划输入到优化软件应用以用于进一步优化。强化学习代理基于在强化学习训练过程期间学习的动作策略自适应地调整一个或多个剂量‑体积目标参数。
放射治疗计划优化使用强化学习定位剂量体积目标

[发明专利]生成和应用鲁棒的剂量预测模型-CN202180015489.8在审
发明人： P·内梅莱;J·林德贝格;T·耶斯基;M·科德罗·马科斯;E·屈塞拉 -专利权人：瓦里安医疗系统国际股份公司
申请日： 2021-02-16 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： A61N5/10 文献下载
摘要：访问(202)与先前定义的放射处理计划相关联的参数的标称值和标称值的扰动。针对处理计划的每个处理场，基于那些扰动来确定(204)特定于场的计划靶标体积(fsPTV)。还描绘了至少一个临床靶标体积(CTV)和至少一个危及器官(OAR)体积。每个OAR包括至少一个子体积，该至少一个子体积基于每个OAR与CTV和针对每个处理场的fsPTV之间的空间关系来描绘(208)。基于标称值和扰动确定(210)针对子体积的剂量分布。针对每个子体积生成(f212)一个或多个剂量预测模型。(多个)剂量预测模型使用剂量分布而被训练。
生成应用剂量预测模型

[发明专利]用于辐射治疗计划的计算机系统和计算机产品-CN201780081576.7有效
发明人： E·屈塞拉;E·西克特-萨斯;M·勒萨德;L·哈尔克 -专利权人：瓦里安医疗系统国际股份公司
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： A61N5/10 文献下载
摘要：在交互式地操纵辐射治疗计划的剂量分布的方法中，在已获得初始候选治疗计划之后，将一组临床目标转移到一组约束中。每个约束可以所述剂量分布的相应质量指标的阈值来表达。然后可通过修改这组约束的阈值来交互式地修改所述剂量分布。可基于所述修改的阈值来执行重新优化。用户可为这组约束分配相对优先级。当修改某个约束时，重新优化的治疗计划可并不违反优先级高于所述修改的约束的那些约束，但可违反优先级低于所述修改的约束的那些约束。
用于辐射治疗计划计算机系统计算机产品

[发明专利]在辐射疗法中基于知识的空间剂量度量和生成射束定向的方法-CN201680065110.3有效
发明人： C·赞克维斯基;J·诺德;M·I·C·马科斯;J·哈特曼;J·佩尔托拉;E·屈塞拉 -专利权人：瓦里安医疗系统公司;瓦里安医疗系统国际股份公司
申请日： 2016-09-08 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： A61N5/10 文献下载
摘要：一种用于估计来自辐射疗法计划的剂量的系统，包括存储机器可读指令的存储器、以及通信地耦合到该存储器的处理器，该处理器可操作以执行指令以将感兴趣体积的表示细分为体素。该处理器还确定计划辐射场原点和每个相应的体素之间的距离。该处理器还基于距离、计划参数和场强度参数，来计算基于几何结构的预期(GED)度量。该处理器对度量进行求和，以产生由感兴趣体积从计划辐射场接收的估计剂量。
辐射疗法基于知识空间剂量度量生成定向方法

[发明专利]用于自动治疗计划和优化的系统和方法-CN202080062881.3在审
发明人： J·佩尔托拉;P·苏霍南;C·博伊兰;S·汤普森;E·屈塞拉 -专利权人：瓦里安医疗系统国际股份公司
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： A61N5/10 文献下载
摘要：用于自动生成和优化放射疗法治疗计划的系统和方法，以及用于自动生成和优化自适应放射疗法工作流中的自适应计划的系统和方法。在一个实施例中，自动治疗计划系统包括：用户接口；以及治疗计划模块，其被配置为基于经由用户接口接收到的针对第一数据源的临床数据而导出的目标的第一集合和针对不同的第二数据源的临床数据而导出的目标的第二集合的加权组合来自动生成S110一个或多个治疗计划候选。
用于自动治疗计划优化系统方法

[发明专利]在放射治疗计划制定中使用等剂量表面以优化剂量分布-CN202080025712.2在审
发明人： E·屈塞拉;H·拉克索南;L·哈尔克 -专利权人：瓦里安医疗系统国际股份公司
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： A61N5/10 文献下载
摘要：用于放射治疗计划制定的成本函数和成本函数梯度可以基于“等剂量”表面的近似来计算。在通过参考阈值等剂量表面来表达临床目标的情况下，可以通过参考该等剂量表面1004直接定义对应成本函数分量，并且可以通过标识与阈值等剂量表面相交的体素并且近似每个这样的体素内的剂量分布的梯度来近似对成本函数梯度的对应贡献。
放射治疗计划制定使用剂量表面优化分布

[发明专利]用于自动产生剂量预测模型以及作为云服务的疗法治疗计划的系统和方法-CN201910516005.2有效
发明人： J·哈特曼;M·科德罗马科斯;E·屈塞拉;J·佩尔托拉;J·诺德 -专利权人：瓦里安医疗系统国际股份公司
申请日： 2014-05-21 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G16H20/40 文献下载
摘要：本公开涉及用于自动产生剂量预测模型以及作为云服务的疗法治疗计划的系统和方法。本发明提出了一种用于基于从多个源累积的现有的临床知识来自动产生剂量预测模型而没有合作者在彼此之间建立通信链接的方法。根据要求保护的主题的实施例，诊所可以通过将其治疗计划提交到远程计算机系统(诸如基于云的系统)中来在产生剂量预测模型时合作，远程计算机系统从各种合作者聚合信息并且产生从所有提交的治疗计划中捕获临床信息的模型。根据另外的实施例，该方法可以包含其中使得由诊所提交的所有患者数据匿名或者先于通过通信链路提交相关参数来提取和浓缩相关参数以便遵守地方性法规的步骤。
用于自动产生剂量预测模型以及作为服务疗法治疗计划系统方法

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